ChatGPT是基于大规模预训练语言模型的自然语言生成系统，具有以下能力特征：
语言生成能力：ChatGPT可以对给定的上下文生成下一个单词的概率分布，从而实现语言生成的能力。这使得ChatGPT可以应用于自动对话、机器翻译、自动摘要等任务。
语言理解能力：ChatGPT可以进行语言理解,这使其可以应用于自然语言推理、情感分析等任务。
零样本学习能力：ChatGPT可以在没有额外训练数据的情况下，根据少量的样本生成具有语法和语义正确性的新文本。这使得ChatGPT可以应用于自动写作、创意生成等任务。
大规模预训练能力：ChatGPT可以在大规模的语料库上进行预训练，从而学习到丰富的语言模式和规律。这使得ChatGPT可以在各种自然语言处理任务中取得优秀的表现，例如在GLUE和SuperGLUE等基准测试中取得了较好的结果。
可扩展性和灵活性：ChatGPT可以通过在预训练模型的基础上进行微调，从而适应各种不同的任务和场景。此外，ChatGPT的模型结构和训练方法也可以进一步优化，以提高其性能和效率。
总之，ChatGPT具有强大的语言生成和理解能力，以及零样本学习、大规模预训练、可扩展性和灵活性等特点，使得它成为自然语言处理领域取得重要进展的重要技术之一，这为其应用提供了重要的基础。但要讨论其在军事领域的应用，还必须关注其局限性。
表层的局限性
以色列Ariel大学的Amos Azaria[①]研究发现，ChatGPT与数据中数字的使用有关。即，ChatGPT生成的数字频率与人类最喜欢的数字之间存在非常高的相关性。诸如此类，ChatGPT的这些表层局限性可以归纳为以下几个方面：
知识和推理能力有限：ChatGPT的语言生成和理解能力主要基于对大规模语料库的学习，而缺乏对真实世界知识和推理的理解能力。这意味着当用户提出对抗性问题或需要更深入理解的问题时，ChatGPT可能无法给出准确或深度的回答。
风险和偏见问题：由于ChatGPT的训练数据是从互联网上收集的，可能存在一些数据源的偏见和错误，从而导致ChatGPT生成的回答也存在偏见和错误。此外，ChatGPT也容易受到恶意攻击，如生成虚假信息、恶意言论等，从而对社会造成风险。
对话连贯性问题：尽管ChatGPT可以生成连贯的自然语言文本，但在长时间的对话中，其回答可能会和之前的话题或上下文关系不够紧密，从而导致对话的连贯性问题。此外，ChatGPT也容易生成不合理或矛盾的回答，需要通过更加复杂的对话管理技术来解决。
ChatGPT存在的这些局限性，很可能会限制其在军事领域的广泛使用，需要进一步研究和改进，以提高其面对复杂任务和真实世界应用的能力。
2. 深层的局限性
除了以上表层的局限性，还需要从复杂性的角度来考察其局限性。之前我们从复杂系统涌现性的角度分析了ChatGPT智能性的来源，同样地，系统的复杂性也可能成为风险的来源。
深度神经网络是一种高度复杂的非线性系统。这意味着，深度神经网络在应用和发展中也面临着一系列的复杂性问题。例如，深度神经网络是一种非线性的系统，其输入和输出之间的关系往往非常复杂，这使得网络的行为很难预测。深度神经网络往往需要大量的训练数据来训练，但是不同的数据可能会导致不同的结果。这也意味着网络的预测结果往往存在不确定性，需要采用合适的方法来评估和控制这种不确定性。这导致基于深度神经网络的模型可能存在数据偏见、泛化能力差、黑盒问题等局限性，从而导致隐私泄露、数据攻击、决策失误等风险。
对于基于深度神经网络的ChatGPT模型，上述的局限性和风险同样存在。例如，ChatGPT模型也需要大量的数据进行训练，而数据偏见和泛化能力差的问题同样会影响ChatGPT模型的性能。此外，ChatGPT模型也存在着黑盒问题，我们无法准确理解模型内部的运作机制，这可能会影响模型的解释性。另外，由于ChatGPT模型可以生成文本，所以与语音识别、图像识别等模型相比，ChatGPT模型在隐私泄露和数据攻击方面可能面临更大的风险。特别地，ChatGPT的军事应用需要特别考虑以下问题：
模型的可解释性：ChatGPT作为一个聊天机器人模型，需要能够提供可理解的、连贯的回复。在军事应用中，模型的可解释性是非常重要的。需要采用适当的方法来解释模型的内部机制和生成过程，以帮助人们更好地理解模型的行为和预测结果。
数据的多样性和质量：ChatGPT需要使用多样化的数据来训练，以避免数据偏见的问题，并且需要考虑数据的多样性和质量，以提高模型的泛化能力和性能。在军事应用场景下，要着重考虑作战场景的特殊性。
控制生成的内容：由于ChatGPT是一个自动生成文本的模型，存在一定的不确定性和随机性。因此，需要采用适当的方法来控制生成的内容，以保证生成的内容符合军事应用的需求。
模型的鲁棒性：ChatGPT需要具有良好的鲁棒性，以应对输入数据的变化和噪声的干扰。需要采用适当的控制方法和策略来保证模型的稳定性和鲁棒性。
